無人機和光學雷達，會是一對完美組合嗎？

佔據一輛無人駕駛汽車成本40%的光學雷達，以精準和無死角的空間探測能力，成為是無人駕駛領域不可或缺的存在。但和汽車相比，似乎光學雷達在無人機上更有用武之地：成像精度要求不高、行動自由範圍大、成本更低、應用領域廣泛。

更重要的是，與傳統的無人機攝影機相比，光學雷達不受光線限制，在任何光線條件下效果都不錯。原本需要大量人力物力搞定的測繪工作，光學雷達飛一飛，分分鐘就能完成。

聽起來，光學雷達和無人機，完全可以組合出道成為科技圈新的「流量擔當」。事實也正是如此。

那麼，光學雷達如果上了天，是否就所向披靡了呢？不妨跟著我們一起來思考。

光學雷達上天現狀：為地球加特效的完美組合

為無人機裝上光學雷達，可以說解決了一個人類自古以來的執念：怎樣才能站得更高、望得更遠？

光學雷達最初就是由美國太空總署於上世紀70年代開發的太空探索工具。1971年阿波羅15號所繪製的月球表面地形圖，就是由早期的光學雷達儀器來完成的。人類甚至還發明了衛星這種可以從太空俯視整個地球的「重量級武器」。

但視野變大了，使用成本也變得極其高昂。 於是，又將主意打到了無人機身上。

原本無人機的攝影機只能攝錄平面資料，再合成地圖。但光學雷達的應用，讓它對複雜環境的立體感知成為可能。

通過光學雷達感應器，無人機可以向地面發射雷射脈衝，透過回波訊號來精準檢測距離和平面高度，從而進行3D立體構圖。更重要的是，很多人類難以抵達的地方，無人機都可以輕鬆搞定。

左手無人機，右手光學雷達，於是，一個強悍且成本低的「空中之眼」誕生了。

2016年，美國國防部旗下專門研發軍事用途高科技的DARPA（國防高等研究計劃署），就公佈了自己最新的輕型無人機。搭載了光學雷達的導航模組之後，無人機可以透過多次微調成功避障，讓自動巡航成為可能。

中國也這部分也有突破。南方電網就將光學雷達應用於電力巡線，透過雲端伺服器將巡航軌跡發送給現場作業的無人機，再透過感應器完成設備的高精度巡視，即時進行缺陷分析。預計到2025年，南方電網的無人機將全部由手工遙控變為自動駕駛。

縱觀無人機光學雷達組CP的過程，不難發現，在大小、成本、性能之間取得了最佳值之後，不僅可以為地球加上3D特效，而且應用場景遠遠比我們想像的廣泛。不誇張地說，甚至比無人駕駛還要來的更超前。

無人機+光學雷達：線上巡邏

相對於無人駕駛汽車來說，光學雷達技術與無人機的組合，很快就成功出道，撬動了一大批真實的商業價值，並且很多都已經投入使用。

除了前面我們提到的電線巡航，還能輕鬆carry以下領域：

1. 遺蹟、廢墟探測

其中最值得稱道的，就是和幫助考古學家發現新的古文化遺址。在不需要進行任何挖掘甚至實地勘探工作的前提下，就能瞭解遺址的全貌和具體構造。

例如去年早些時候，就透過光學雷達掃瞄，觀測到了瓜地馬拉叢林深處的瑪雅遺址，並對延伸430英里的艾爾米拉多（El Mirador）盆地進行了勘察。

2. 農業生產觀察

空中光學雷達還能幫助農民發現生產中的一些不合理現象，改變「靠天吃飯」的現狀。

透過建立雷射訊息圖層，可以建構出農田高程地圖，從資料中可以發現那些肥料使用過度的區域，幫助農民節約肥料。

甚至在一些農業保險定損時，無人機正在大規模取代了人拿著測損儀器去受災地測量的古老方式，在那些工作人員無法進入的受災地塊，透過雷射測繪來獲得受災資料。

3. 工業測繪與勘探

光學雷達也常常與攝影測量相互補充，應用於礦石勘探、自然資源追蹤、測量交通道路、森林或水域的地圖繪製和建模。

長沙市就引入了具有3D可視光學雷達的無人機，作為空氣品質監測儀在各個街道轄區的樓頂巡邏，並進行資料分析，即時回饋城市空氣品質。

4. 輔助無人駕駛

當談及無人駕駛時，車輛頂部光學雷達的「視覺盲區」一直是事故風險的高危區。

將光學雷達裝到天上，能更好的觀測並對車輛進行巡航引導，即時通報導路故障和交通風險。在一些難以快速進行車路協同建設的偏遠地帶，使用帶有光學雷達模組的無人機進行交通指引，顯然是一個好選擇。

光學雷達和無人機，曾經是風馬牛不相及的兩個東西，正在快速來到現實世界。

技術鏈條漸漸完備：令人期待的無人機未來

無人駕駛，看起來很近，其實很遠，很多技術問題在當前條件下幾乎無解。例如說高達10萬美元的汽車光學雷達，就讓汽車造價很難被普遍商用。

而光學雷達無人機，則是看起來很近，實際上也真的很近。因為禁錮它的技術鎖鏈，正在被一一拆除：

1. 成本問題

精度要求越高，光學雷達的成本就越大。但空中探測並不需要和地面交通一樣的高精度，而且大量的微型光學雷達感應器廠商，正在想方設法解決這方面的不足。

例如DARPA推出的專為自動駕駛而設計的小型光學雷達SWEEPER，就能達到小型化、低成本、高可靠的要求。

2. 續航問題

無人機的穩定性決定了它的有效使用時間和工作效率，尤其是工業上使用的大功率設備，波士頓無人機製造商CyPhyWorks新發佈了一款無人機，在執行巡航任務時，由一條「微絲」連接，既可以傳輸資料也可從外部發電機、車輛或其他設備獲得電力，理論上說可以永不著陸充電，長續航工作正在成為可能。

3. 算力問題

無人機的有限算力，導致自主執行和完成複雜任務在現實情況下異常困難。例如利用光學雷達的即時監測實現避障，目前還不是非常流暢和成熟。而透過地面通訊基地台和雲端伺服器的協同作業，就讓無人機有了一個強大的計算外掛，也就降低了複雜任務的難度。

4. 多模態問題

目前自動無人機還面臨的一大症狀就是硬體「大拼盤」帶來的資料不互通。

光學雷達的3D資料，與高解析度攝影機、聲納、感應器等零件的多模態混合作用，要投射到雲端處理器來進行辨識處理。利用多模態AI演算法，就可以讀取、對比和分析2D、3D等複雜環境中的多重資料，來合併產生更精準的高維度地圖。

這或許是個好消息，低成本、高續航、多模態演算法的光學雷達無人機，目前看來大規模商用甚至民用，僅僅只是時間問題。

永不消逝的煩惱：為什麼這對組合只能是「OK繃技術」？

當然，很快到來並不意味著沒有不足。尤其是光學雷達+無人機這樣看起來威力極大的事物。

最核心的一個問題是，如何防止無人機在資料蒐集中進行隱私窺探？

地面取景的訊息後端，可以對一些不恰當的資料展示進行處理。例如Google地圖就設置了一個臉部辨識並自動馬賽克的功能，使用者也可以要求Google對他們的房子或車進行永久性馬賽克。甚至曾經為了保護一頭牛的隱私而對其臉部進行了馬賽克。

對大多數企業來說，理解和建立技術倫理要比技術本身難度大多了，而且成本更高。

也就是說，擁有雷射探測功能的無人機，註定很難直面大眾使用者。

與有限的商業場景所對應的，將是它的吸引力進一步減小，為它做過多的投入是沒有意義的。失去了商業價值之後，還會有人願意投入鋪設基地台、建立頻譜等基礎設施建設嗎？

我們固然可以畫出一張商業上無限美好的大餅，但缺少了基礎設施這些後端硬體的支撐，關於光學雷達無人機的想像力，始終只能停留在「備胎」層面。

綜合來看，光學雷達和無人機所帶來的商業想像力，注定了是一個帶著鐐銬的「OK繃技術」，作為其他地理訊息系統的補償方案，它會帶來不少驚喜。但越是耳聰目明，越是會被眾人所警惕。

在技術已經不成問題的當下，要跨越心理的迷障，真可以算是一道天塹了。

• 本文授權轉載自腦極體